Is there a role for firm hydrogen-based electricity in future energy systems? A comparative analysis of firm low-carbon electricity options
Notice bibliographique
Résumé
Global electricity demand is expected to double as economies decarbonize, posing a dual challenge for fossil-based electricity systems: meet rising demands and transition to low-carbon technologies. Initiatives around the world have begun exploring the use of low-carbon hydrogen in electricity systems; however, research on blue hydrogen in different grid contexts is limited. This paper analyzes blue hydrogen-based firm low-carbon electricity and compares it with alternatives of green hydrogen, nuclear, and natural gas with carbon capture and storage (CCS). A new analysis framework and long-term energy-systems model are applied to Alberta, Canada, a jurisdiction with heavy reliance on natural gas. Ninety-two scenarios representing different technology mixes, technology costs, and carbon pricing were analyzed from 2025 to 2050. Of the technologies to supply blue hydrogen, autothermal reforming (ATR) was the most effective considering cumulative cost and GHG abatement together; however, all assessed alternatives to blue hydrogen were more effective. ATRCCS-based scenarios reduced cumulative system-wide emissions by less than 5 % by 2050, and had the highest marginal abatement costs ($161–$371/t), whereas natural gas with CCS scenarios reduced at least two times more emissions at lower marginal abatement costs ($7–$86/t). The next lowest MACs were from nuclear scenarios ($64–$94/t), then green hydrogen scenarios ($102–$107/t), with 37–39 % and 29–42 % of emissions abatement, respectively. Overall, findings suggest a limited and low-value role for blue hydrogen in future electricity systems, given the available alternatives for providing low-carbon firm electricity. These findings should be considered by decision makers when developing policy, allocating funding, and designing technology support mechanisms. • New analytical framework and model for hydrogen in electricity sector transitions. • Comparison of blue and green hydrogen, nuclear, and natural gas with CCS. • Autothermal reforming was the most effective option for blue hydrogen. • No condition found in which blue hydrogen was more effective than alternatives. • Small modular nuclear and natural gas with CCS were optimal low-GHG technologies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».